Jan, 2020

单图像去噪的空间自适应网络

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TL;DR本文提出了一种新颖的空间自适应去噪网络（SADNet），使用卷积神经网络，设计了残差空间自适应块，在采样时引入可变变形卷积以加权样本的空间相关特征，并引入了具有上下文块的编码器 - 解码器结构以捕获多尺度信息，通过从粗到细的噪声去除，可以获得高质量的无噪声图像。在实验结果中，我们的方法在量化和视觉上均优于现有的去噪方法。
convolutional neural networksimage denoisingspatial-adaptive denoising networkdeformable convolutionencoder-decoder structure
发现论文，激发创造
  • 高效盲点神经网络图像去噪架构

    用卷积神经网络进行图片去噪是计算摄影学中重要的工具，本研究提出了一种新的全卷积网络结构，使用扩张卷积实现盲点性质，该网络在已有数据集上表现优于之前的工作并取得了最新成果。

    Aug, 2020

  • 基于特征注意力机制的真实图像去噪

    本文提出一种基于模块化结构及特征关注的单步盲目真实图像去噪网络 (RIDNet)，在三个合成噪声和四个真实噪声数据集上通过 19 个最先进的算法的评估，表明 RIDNet 在定量指标和视觉质量上均具有优越性。

    Apr, 2019

  • 面向真实世界图像去噪的自适应自监督学习

    本研究提出一种新的思路来解决现实世界 sRGB 图像去噪中空间相关噪声的问题，其通过分别考虑噪声图像中平滑区域和纹理区域的特性，并构建相应的监督来训练模型，最终得到了更好的去噪效果。

    Mar, 2023

  • 图像去噪的双残差注意力网络

    本文提出了一种基于 Dual-branch Residual Attention Network（DRANet）的图像降噪方法，通过增宽网络结构和注意力机制获得更好的去噪效果。实验证明，相比于其他已有的方法，该方法能够更好地处理合成和真实场景下的噪声。

    May, 2023

  • 通用去噪网络：一种新颖的用于图像去噪的 CNN 架构

    我们设计了一种新颖的网络架构，用于学习区分图像模型，以有效地解决灰度和彩色图像去噪问题。所提出的模型能够使用一组学习参数来处理广泛的噪声水平，同时对于降低潜在图像的噪声与训练期间使用的噪声统计不匹配时表现出非常强的稳健性。

    Nov, 2017

  • 利用平铺深度网络的空间自适应图像压缩

    用基于深度神经网络的质量敏感位速率自适应算法取代传统神经网络的定长空间位速率压缩算法，通过切块神经网络结构实现空间上下文预测，最终量化定量（PSNR）与定性（主观评估）评价得分优于其他基准模型。

    Feb, 2018

  • 非局域强化卷积神经网络图像去噪

    该研究提出了一种基于非局部稀疏性的深度卷积神经网络去噪范式，结合了卷积神经网络和非局部滤波器，证明了在大型灰度图像数据集上具有最先进的性能。

    Mar, 2018

  • 基于 Swin-Conv-UNet 和数据合成实现的实用式盲去噪

    本文旨在从网络架构设计和训练数据合成的角度解决当前真实图像去噪的问题，提出了一种新的网络架构设计和噪声退化模型，分别插入到 UNet 框架中从而达到当前最先进的性能水平。

    Mar, 2022

  • FFDNet: 基于 CNN 快速灵活的图像去噪解决方案

    提出了一种快速而灵活的去噪卷积神经网络 FFDNet，具有可调的噪声等级映射作为输入，能够处理各种噪声水平并能去除空间变异噪声，且速度快于 BM3D。

    Oct, 2017

  • 采用空间 - 光谱深度残差卷积神经网络的高光谱图像去噪

    本文提出了一种基于深度学习的方法，通过使用混合空间谱卷积神经网络（HSID-CNN）学习噪声和清晰 HSI 之间的非线性端到端映射来对 HSI 图像进行去噪处理，并通过多尺度特征提取和多级特征表达来捕捉多尺度空间 - 频谱特征并融合不同级别的特征表示来进行最终还原，实验结果表明，该方法在定量评估指标、视觉效果和 HSI 分类准确率方面均优于许多主流方法。

    Jun, 2018